基于二元模糊比较法的单步空战机动决策研究

空战机动决策过程中,往往需要根据敌我态势,给定多个任务指标,最终得出多指标条件下我方机动的最优控制解。通过对双机空战态势的研究,建立机动模型。在给定敌方运动轨迹的情况下,设定机动评价指标。运用二元模糊比较法融合空战态势的各种输入信息,通过不同指标下的机动模糊比较矩阵,对我机单步机动决策进行研究,最终得出我机机动轨迹。仿真结果表明,算法符合实际,并且具有较好的稳定性。     

某制导侵彻航弹复合制导方案设计

首先分析了着靶姿态对钻地弹侵彻的影响,并就某制导侵彻航弹要求弹着角大和射程远的特点,提出了解决方案,设计钻地航弹复合制导方案,即通过方案弹道加末端角约束比例导引律实现对钻地航弹射程和末段着靶姿态的要求。针对方案弹道设计PID控制律,提出了中末段制导方案转换条件,仿真结果表明弹药着地时具有高速且满足末端角度约束。     

计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

基于最小时间窗的多功能雷达调度算法研究

雷达、电子战、通信等多功能电子系统一体化是雷达的发展方向之一,针对多功能雷达的资源管理与调度,基于孔径分割建立了多功能雷达系统的任务模型,根据任务作用距离确定了任务事件对孔径资源的占用率,并在此基础上给出了一种基于最小时间窗调度间隔的任务调度算法来解决多功能雷达的任务调度问题,通过仿真验证,证明该算法具有一定的有效性.     

基于多极化多特征提取和SVM的目标识别方法

充分有效地利用全极化雷达目标高分辨一维距离像极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题.提取全极化雷达目标高分辨一维距离像的极化特征、结合其能量聚集区长度以及中心距特征共同构成特征向量,采用支持向量机进行特征分类,从而提出了一种基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法.基于转台数据的实验结果表明,提出的基于多极化多特征提取和支持向量机的目标识别方法有助于获得较高的分类正确率.     

一种圆阵垂直平滑解相干算法

基于均匀圆阵(UCA),提出了一种垂直平滑解相干算法.利用在两个垂直的方向上平移,得到多个平移后的协方差矩阵.对其进行平均,将协方差矩阵的秩恢复为满秩,实现解相干,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明,该方法具有较好的可行性.     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

移动卫星天线稳定伺服系统的设计与仿真

移动卫星天线稳定伺服系统在运动载体扰动下,能够扫描、精确对准并跟踪通信卫星,实现运动载体对星通信。卫星天线的柔性部件造成的低频机械谐振和系统较低的开环增益是稳定伺服系统设计的难点,因而,设计采用专家系统和串级PI调节器相结合的控制算法,同时使用陷波滤波器抑制低频谐振的影响。为了验证算法的可行性,实验运用MATLAB和dSPACE构成的实时仿真平台进行半实物仿真分析。仿真和实验结果表明:基于专家系统的串级PI控制器和陷波滤波器相结合的控制结构可以达到系统指标。     

熵权TOPSIS法的地面防空兵混编集群战斗部署方案优选

地面防空兵混编集群战斗部署是其遂行防空作战任务的关键,在诸多部署方案中选取最优是一项重要而复杂的工作.通过计算熵权得到原始数据的权重,并与TOPSIS法相结合进行定量分析,降低决策的主观性,并使作战方案决策更科学合理,通过在方案评估中使用逼近理想解的排序方法得出优选结果,具有较高可信性.     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。